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Viggle是什么Viggle AI是一款创新的AI角色动态视频生成工具，基于可理解实际物理运动的视频-3D 基础模型 JST-1，从而实现对静态图像或视频中角色动作的精确控制。用户可以通过文本命令或视频素材，为角色添加各种动作和表情，如微笑、挥手等，使角色仿佛拥有生命般自然地动起来。ViggleAI的界面直观易用，无需复杂的技术背景，使得无论是专业人士还是初学者都能轻松创作出具有专业水准的动画效果。此外，Viggle AI还提供了背景移除和风格化功能，进一步拓宽了创作的自由度和可能性。目前Viggle处于免费公测中，可以通过Discord服务器使用。Viggle AI的主要功能Mix（视频+角色图像混合）：用户可以通过上传一个视频和一张角色图像，使用/mix命令，让Viggle AI将视频中的动作赋予给角色图像，生成新的视频。Viggle AI能够处理复杂的动作，如身体旋转和四肢交叠，实现精准的动作还原。Animate（文本提示让静态角色动画）：通过/animate命令，用户可以直接使用文本动作提示来为静态角色添加动画效果。这种方式省去了寻找视频素材的步骤，用户可以根据需要选择或自定义动作提示词，快速生成动态效果。Ideate（文本到动态角色视频生成）：使用/ideate命令，Viggle AI支持直接从文本提示生成带有动态的角色视频。用户可以描述人物和动作，Viggle AI将根据描述生成并动画化角色。Stylize（真人照片风格化）：通过/stylize命令，Viggle AI可以将真人照片进行风格化处理，并添加动态效果，从而创造出多样化的视频效果。用户可以通过文本提示来定义所需的风格，如3D动画风格或皮克斯风格等。Character（文本提示生成静态角色图像）：通过/character命令允许用户通过文本提示生成静态角色图像，用户需要在命令中提供对人物外观和特征的描述，例如服装、发型、表情等。Viggle AI将根据这些描述生成相应的角色图像。如何使用Viggle加入Viggle AI Discord服务器：访问Viggle AI的官方网站（https://viggle.ai/），点击“Join the Beta”加入Viggle AI的Discord服务器。命令使用：在Discord服务器中，你可以找到各种命令的使用说明。主要命令包括/mix、/animate、/ideate和/stylize等。上传素材：根据你的需求选择相应的命令。例如，使用/mix命令时，上传一个视频和一张角色图像；使用/animate命令时，上传一张角色图像并提供动态描述。输入描述：对于/animate和/ideate命令，你需要输入文本动作提示，描述你希望角色执行的动作。设置参数：根据需要，你可以设置背景颜色、是否开启微调（finetune）等参数。生成动画：输入命令并上传所需素材后，按下Enter键发送请求。Viggle AI将处理你的请求，并生成动画。查看和下载：生成的动画可以在线预览，如果满意，你可以下载到本地使用。Viggle AI的应用场景社交媒体内容创作：社交媒体平台上的内容创作者可以利用Viggle AI快速制作出具有吸引力的动画视频，增加粉丝互动和参与度。广告和市场营销：广告商和市场营销人员可以使用Viggle AI创造引人注目的广告动画，以独特的方式展示产品或服务，提高品牌认知度。教育和培训：教育工作者可以利用Viggle AI制作教育动画，以生动有趣的方式解释复杂的概念或过程，提高学习效率。娱乐和游戏：游戏开发者和娱乐产业可以借助Viggle AI创造个性化的角色和动画，为游戏或影视作品增添新颖元素。个性化视频制作：个人用户可以使用Viggle AI制作个性化的视频，如生日祝福、节日问候等，为亲朋好友创造特别的记忆。

DALL·E 3是OpenAI的文本到图像合成模型的最新版本，旨在使用文本描述生成图像，相比此前的版本，DALL·E 3进一步降低了提示词门槛，提高语义理解和细节优化。原生构建在ChatGPT上，可供所有ChatGPT Plus和企业用户使用，并在2023年秋季通过API和Labs提供。

腾讯混元AI视频是什么腾讯混元AI视频是腾讯推出的强大的AI视频生成工具，具备高度的创新性和实用性。用户可以通过平台生成高质量的视频内容，支持创意视频制作、特效生成，动画与游戏开发，满足多样化的需求。用户可以通过上传一张图片进行简短描述，让图片动起来生成5秒的短视频。支持对口型、动作驱动和背景音效自动生成等功能。能根据文本提示生成相应的视频内容。在画质、物体运动、镜头切换等方面表现出色，能理解和遵循复杂的提示词，生成具有大片质感的视频。腾讯混元AI视频的主要功能图生视频生成：用户上传一张图片并输入简短描述，平台可将静态图片转化为5秒的短视频，同时支持自动生成背景音效。文生视频生成：根据文本提示生成相应的视频内容，支持多语言输入，能理解和生成中文和英文视频。音频驱动功能：用户上传人物图片并输入文本或音频，模型能精准匹配嘴型，让图片中的人物“说话”或“唱歌”。动作驱动功能：用户上传图片后选择动作模板，模型可让图片中的人物完成跳舞、挥手等动作。多镜头生成与自然转场：能根据文本提示生成多个镜头，并实现镜头之间的自然切换。高质量视频输出：支持2K高清画质，适用于写实、动漫和CGI等多种角色和场景。如何使用腾讯混元AI视频访问官网：访问腾讯混元AI视频的官方网站。注册/登录：点击“登录”，输入相应的账号信息并完成登录。开始创作：登录后，进入创作页面，选择“图生视频”或“文生视频”等功能。图生视频：上传一张图片，输入简短描述，平台将生成5秒的短视频，同时支持自动生成背景音效。文生视频：输入文本提示词，平台会根据文本生成相应的视频内容，支持多语言输入，可生成高清画质的视频。调整参数（可选）：风格：选择视频的风格（如写实、动漫、CGI等）。镜头运动：设置镜头的运动方式（如平移、旋转等）。物体运动：指定物体的动作（如跳舞、挥手等）。分辨率：选择生成视频的分辨率（如高清、标清等）。生成视频：点击“生成”按钮，等待平台完成视频生成。下载视频：生成完成后，可以下载生成的视频到本地。使用腾讯云API接口（开发者）申请API接口：企业和开发者可以通过腾讯云申请API接口。开发集成：根据腾讯云提供的API文档，将混元AI视频生成能力集成到自己的应用或服务中，实现更高效的视频生成和定制化开发。本地部署（高级用户）环境准备：硬件要求：NVIDIA显卡，支持CUDA，最低60GB显存（生成720p视频），推荐80GB显存。操作系统：Linux（官方测试环境）。CUDA版本：推荐CUDA 11.8或12.0。克隆源码：访问Github仓库克隆代码。安装依赖：安装所需的环境依赖。下载预训练模型：从官方提供的链接下载预训练模型文件。运行推理：使用平台提供的脚本运行模型，生成视频。腾讯混元AI视频的应用场景短视频创作：用户可以通过上传图片或输入文本描述，快速生成个性化的短视频内容，用于社交媒体分享。例如，输入一段描述“一位中国美女穿着汉服，头发随风飘扬，背景是张家界”，即可生成相应的视频。动画制作：能够生成具有连贯动作和丰富场景的动画视频，支持多种风格，如写实、动漫、CGI等，适用于动画短片、动画广告等创作。比如生成“一只戴红围巾的企鹅在花海散步”的动画场景。特效制作：可以生成各种特效视频，如科幻场景、魔法效果、粒子特效等，为影视、游戏等提供特效素材。广告宣传：根据产品或服务的特点，生成吸引人的广告视频，提升广告的吸引力和效果。

GPT-4介绍GPT-4（Generative Pre-trained Transformer）是 OpenAI 开发的自然语言处理模型 GPT 家族中的第四个版本，该模型依靠强大的神经网络来理解和生成类似人类的语言。 如何免费使用GPT-4？不开会员的6种方法 目前官方版的GPT-4仅能通过ChatGPT Plus付费会员才能使用，免费版的ChatGPT无法使用最新的GPT-4，而Plus版本需要每个月花费20美元来订阅，并且国内付款非常困... AI教程 2年前 (2023) GPT-4 通过使用被称为「转换器（Transformer）」的特殊架构来帮助软件理解单词的含义以及它们在句子中的组合方式。通俗来讲，Transformer帮助计算机找出如何将所有的词以正确的顺序放在一起，使之有意义。之所以采用这样的方法，是因为该模型已经在一个巨大的数据集上进行了训练，其中包括来自不同来源的文本，如书籍、文章和网站。这种训练使 GPT-4 模型能够进行类似人类的对话，并产生看似有意义的回应。不过虽然 GPT-4 创造的文本和回应读起来像人，但它远远不是有意识的智能，离通用人工智能还有距离。GPT-4的工作原理GPT-4通过与其前身（GPT-3.5）相同的基本流程工作，但规模更大，以下是其主要的工作原理：Transformer架构： GPT-4是使用一种叫做「Transformer」的设计来构建的，这些转换器就像超级智能机器，能够理解一句话中哪些词是重要的，以及它们之间的关系。大规模的预训练： GPT-4从大量的文本中学习，如书籍、网站和文章，这样一来，它就能更好地理解语言模式、语法和事实。微调（Fine-tuning）： 在从大量文本中学习后，GPT-4会在特定的任务中接受训练，如回答问题或理解文本中的情感，这有助于它在处理这些任务时变得更加出色。分词（Tokenization）： GPT-4将文本分解成更小的部分，称为「tokens」，这些token可以是单词或单词的一部分，这有助于它处理不同的语言并理解词语的含义。上下文窗口（Context window）： GPT-4有一个限制，即它可以一次查看多少个token。这个限制有助于它理解语境和单词之间的关系，但这也意味着它不一定能理解很长的句子或段落。概率分布和抽样： 当GPT-4生成文本时，它根据模型认为每个词的可能性的大小来猜测下一个词。然后，它从这些猜测中挑选出一个词，使其够创造出多样化和有趣的句子。细粒度控制（Fine-grained control）： GPT-4可以通过使用特殊提示或调整其设置等技巧，引导它给出特定类型的答案或文本，以帮助从该模型中获得我们想要的结果。ChatGPT和GPT-4的区别ChatGPT 和 GPT-4 并不是同一回事，ChatGPT 是基于 GPT-3.5 和 GPT-4 模型的，专门为对话式人工智能应用而设计的，比如根据用户输入生成类似人类的文本回复。而GPT-4指的是GPT系列大语言模型的当前版本——驱动ChatGPT的引擎。ChatGPT提供的输出读起来更自然，GPT-4更强大，在输入/输出方面可以处理更多文本。GPT-4可以免费访问吗？这个问题的答案：是也不是。用户可以通过ChatGPT、New Bing等软件访问GPT-4，这些平台使用GPT-4来生成内容并与用户互动。然而，GPT-4只有在ChatGPT Plus付费计划下才能使用，或者作为开发者建立应用程序和服务的API。New Bing（新必应）可以每天免费有限次数使用GPT-4驱动的AI聊天，而独立用户在这些人工智能聊天机器人平台之外没有机会使用GPT-4。

Llama 3是什么Llama 3是Meta公司最新开源推出的新一代大型语言模型（LLM），包含8B和70B两种参数规模的模型，标志着开源人工智能领域的又一重大进步。作为Llama系列的第三代产品，Llama 3不仅继承了前代模型的强大功能，还通过一系列创新和改进，提供了更高效、更可靠的AI解决方案，旨在通过先进的自然语言处理技术，支持广泛的应用场景，包括但不限于编程、问题解决、翻译和对话生成。Llama 3的系列型号Llama 3目前提供了两种型号，分别为8B（80亿参数）和70B（700亿参数）的版本，这两种型号旨在满足不同层次的应用需求，为用户提供了灵活性和选择的自由度。Llama-3-8B：8B参数模型，这是一个相对较小但高效的模型，拥有80亿个参数。专为需要快速推理和较少计算资源的应用场景设计，同时保持了较高的性能标准。Llama-3-70B：70B参数模型，这是一个更大规模的模型，拥有700亿个参数。它能够处理更复杂的任务，提供更深入的语言理解和生成能力，适合对性能要求更高的应用。后续，Llama 3 还会推出 400B 参数规模的模型，目前还在训练中。Meta 还表示等完成 Llama 3 的训练，还将发布一份详细的研究论文。Llama 3的官网入口官方项目主页：https://llama.meta.com/llama3/GitHub模型权重和代码：https://github.com/meta-llama/llama3/Hugging Face模型：https://huggingface.co/collections/meta-llama/meta-llama-3-66214712577ca38149ebb2b6Llama 3的改进地方参数规模：Llama 3提供了8B和70B两种参数规模的模型，相比Llama 2，参数数量的增加使得模型能够捕捉和学习更复杂的语言模式。训练数据集：Llama 3的训练数据集比Llama 2大了7倍，包含了超过15万亿个token，其中包括4倍的代码数据，这使得Llama 3在理解和生成代码方面更加出色。模型架构：Llama 3采用了更高效的分词器和分组查询注意力（Grouped Query Attention, GQA）技术，提高了模型的推理效率和处理长文本的能力。性能提升：通过改进的预训练和后训练过程，Llama 3在减少错误拒绝率、提升响应对齐和增加模型响应多样性方面取得了进步。安全性：引入了Llama Guard 2等新的信任和安全工具，以及Code Shield和CyberSec Eval 2，增强了模型的安全性和可靠性。多语言支持：Llama 3在预训练数据中加入了超过30种语言的高质量非英语数据，为未来的多语言能力打下了基础。推理和代码生成：Llama 3在推理、代码生成和指令跟随等方面展现了大幅提升的能力，使其在复杂任务处理上更加精准和高效。Llama 3的性能评估根据Meta的官方博客，经指令微调后的 Llama 3 8B 模型在MMLU、GPQA、HumanEval、GSM-8K、MATH等数据集基准测试中都优于同等级参数规模的模型（Gemma 7B、Mistral 7B），而微调后的 Llama 3 70B 在 MLLU、HumanEval、GSM-8K 等基准测试中也都优于同等规模的 Gemini Pro 1.5 和 Claude 3 Sonnet 模型。此外，Meta还开发了一套新的高质量人类评估集，包含 1800 个提示，涵盖 12 个关键用例：寻求建议、头脑风暴、分类、封闭式问答、编码、创意写作、提取、塑造角色/角色、开放式问答、推理、重写和总结。通过与Claude Sonnet、Mistral Medium和GPT-3.5等竞争模型的比较，人类评估者基于该评估集进行了偏好排名，结果显示Llama 3在真实世界场景中的性能非常出色，最低都有52.9%的胜出率。Llama 3的技术架构解码器架构：Llama 3采用了解码器（decoder-only）架构，这是一种标准的Transformer模型架构，主要用于处理自然语言生成任务。分词器和词汇量：Llama 3使用了具有128K个token的分词器，这使得模型能够更高效地编码语言，从而显著提升性能。分组查询注意力（Grouped Query Attention, GQA）：为了提高推理效率，Llama 3在8B和70B模型中都采用了GQA技术。这种技术通过将注意力机制中的查询分组，减少了计算量，同时保持了模型的性能。长序列处理：Llama 3支持长达8,192个token的序列，使用掩码（masking）技术确保自注意力（self-attention）不会跨越文档边界，这对于处理长文本尤其重要。预训练数据集：Llama 3在超过15TB的token上进行了预训练，这个数据集不仅规模巨大，而且质量高，为模型提供了丰富的语言信息。多语言数据：为了支持多语言能力，Llama 3的预训练数据集包含了超过5%的非英语高质量数据，涵盖了超过30种语言。数据过滤和质量控制：Llama 3的开发团队开发了一系列数据过滤管道，包括启发式过滤器、NSFW（不适合工作场所）过滤器、语义去重方法和文本分类器，以确保训练数据的高质量。扩展性和并行化：Llama 3的训练过程中采用了数据并行化、模型并行化和流水线并行化，这些技术的应用使得模型能够高效地在大量GPU上进行训练。指令微调（Instruction Fine-Tuning）：Llama 3在预训练模型的基础上，通过指令微调进一步提升了模型在特定任务上的表现，如对话和编程任务。如何使用Llama 3开发人员Meta已在GitHub、Hugging Face、Replicate上开源其Llama 3模型，开发人员可使用torchtune等工具对Llama 3进行定制和微调，以适应特定的用例和需求，感兴趣的开发者可以查看官方的入门指南并前往下载部署。官方模型下载：https://llama.meta.com/llama-downloadsGitHub地址：https://github.com/meta-llama/llama3/Hugging Face地址：https://huggingface.co/meta-llamaReplicate地址：https://replicate.com/meta普通用户不懂技术的普通用户想要体验Llama 3可以通过以下方式使用：访问Meta最新推出的Meta AI聊天助手进行体验（注：Meta.AI会锁区，只有部分国家可使用）访问Replicate提供的Chat with Llama进行体验https://llama3.replicate.dev/使用Hugging Chat（https://huggingface.co/chat/），可手动将模型切换至Llama 3

Noisee AI是由月之暗面Moonshot AI旗下的公司Tranquillitatis, Inc.推出的一个AI音乐视频MV生成工具，用户可以上传音频文件或提供音频链接，如来自Suno、YouTube、Soundcloud等，AI将生成与音乐节奏和风格相匹配的30秒至60秒的视频内容。Noisee AI支持自定义关键词、音乐时间段和参考图片，以创造个性化的音乐视频。Noisee AI的使用过程简单，无需专业视频编辑技能，适合音乐分享、个人项目或营销推广等多种应用场景。Noisee AI的功能特色音乐视频生成： Noisee AI的核心功能是将音频转换成视觉内容。用户上传的音频文件或提供的音频链接，都会被AI分析并转换成具有相应节奏和风格的音乐视频。多种音源支持： 平台支持多种音源输入，包括流行的音乐平台链接（如Suno、YouTube、Udio、Soundcloud等）和本地音频文件，用户能够轻松地将自己喜欢的音乐或自己的作品转换成视频。自定义选项： 用户可以根据自己的喜好对生成的视频进行个性化定制。通过输入自定义关键词，用户可以指导AI生成特定主题或风格的视频。此外，用户还可以指定音乐中的特定时间段，让AI专注于视频中的特定部分。如果需要，用户还可以提供参考图片，以保持视频风格的一致性。智能编辑： Noisee AI利用先进的算法能够根据用户输入的风格、节奏和曲风等自动匹配音乐的节奏和节拍，智能地调整视频效果，确保生成的视频与音乐完美同步，提供流畅且吸引人的视觉体验。视频分享： 生成的音乐视频可以被分享到各种社交媒体平台或用于个人项目，为用户提供了一个展示自己音乐品味和创意的途径，同时也为音乐人提供了一个宣传自己作品的工具。如何使用Noisee AI用户可通过在线网页版或Discord使用Noisee AI：在线网页版访问Noisee AI的官方网站（noisee.ai），点击Create Video进行登录/注册登录成功后进入创作界面，输入音乐在线链接或上传本地音频文件等待音频解析完成，选择音频时段输入提示词，选择参考图片和视频比例最后点击Generate等待音乐视频生成即可Discord服务器加入Noisee的Discord服务器：https://discord.com/invite/noisee-ai切换到#generate-mv节点，输入/imagine指令，添加音乐的在线链接输入提示词描述、选定音频时段、选择参考图片和视频比例最后点击Submit提交后等待视频生成即可Noisee AI的产品定价免费版：每日提供免费100秒普通速度的音乐视频生成、无图片样式参考功能、同时生成1个视频Creator创作者版：每月20美元，提供每月1000秒的优先快速音乐视频生成，快速生成额度用完后每日还提供200秒普通速度的视频生成，支持上传风格参考图片、同时进行3个视频生成队列具体请产品Noisee AI的付费订阅页面：https://noisee.ai/subscriptionNoisee AI的适用人群音乐爱好者：对音乐有浓厚兴趣，喜欢探索音乐与视觉艺术结合的个人，可以使用Noisee AI将喜爱的音乐转换成视频，增加音乐的观赏性。独立音乐人和乐队：需要为自己的作品制作音乐视频，但可能缺乏专业视频制作技能或预算的艺术家，可以利用Noisee AI快速生成音乐视频，用于作品宣传或社交媒体分享。社交媒体影响者：希望在社交平台上分享有创意的内容以吸引关注和增加粉丝的博主或视频创作者，可以使用Noisee AI制作独特的音乐视频来提升内容的吸引力。视频编辑和制作人：虽然具备专业技能，但在需要快速制作或原型设计时，可以使用Noisee AI作为一个工具来加速音乐视频制作流程。技术开发者和AI爱好者：对人工智能和机器学习技术感兴趣，想要了解和体验AI在音乐视频生成领域应用的技术开发者和爱好者。常见问题Noisee AI是免费的吗？Noisee AI提供免费版，用户每天可免费生成100秒时长的音乐视频。Noisee AI支持转换哪些在线平台的音乐？Noisee AI目前支持Suno、Udio、YouTube、Stable Audio、SoundCloud等在线平台的音乐。Noisee AI支持生成时长多少秒的音乐视频？Noisee AI单次支持生成时长30到60秒的音乐视频。Noisee AI生成的视频版权归属于谁？对于付费用户，若在拥有音乐版权的同时拥有自己制作的视频的所有权；对于免费用户，Noisee保留用户制作的视频的所有权，但用户可以将这些视频用于非商业目的。Noisee AI支持生成哪些画面比例的视频？Noisee AI支持生成9:16、16:9、4:3、1:1等画面比例的视频。

DeepFloyd IF是由StabilityAI旗下的DeepFloyd研究团队推出的开源的文本到图像生成模型，IF是一个基于级联方法的模块化神经网络。IF是由多个神经模块（处理特定任务的独立神经网络）构建的，在一个架构内联合起来产生协同效应。IF以级联方式生成高分辨率图像：从产生低分辨率样本的基础模型开始，然后由一系列的升级模型提升，以创造令人惊叹的高分辨率图像。IF的基础和超分辨率模型采用扩散模型，利用马尔可夫链步骤将随机噪声引入数据中，然后再反转过程，从噪声中生成新的数据样本。IF在像素空间内操作，而不是依赖潜伏图像表征的潜伏扩散（如稳定扩散）。

绘蛙多图成片 多图轻松变视频将多张静态图片快速合成为动态视